## Automatic RoI dan Active Contour untuk Deteksi
Penggunaan Helm pada Pengendara Sepeda Motor

## Chyntia Raras Ajeng Widiawati
Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Amikom Purwokerto email: chyntiaraw@amikompurwokerto.ac.id
Abstrak Berdasarkan data dari Badan  Pusat Statistik,  kecelakaan sepeda  motor  merupakan  kecelakaan yang paling sering terjadi  dan  banyak  menyumbang  angka  kematian  pada  kasus  kecelakaan  lalu  lintas.  Beberapa  kasus  kematian  pada kecelakaan sepeda motor disebabkan karena pengendara tidak menggunakan helm. Pemantauan melalui video CCTV telah dilakukan tetapi  membutuhkan waktu yang lama sehingga diperlukan solusi  lain agar lebih efektif. Beberapa teknik telah dilakukan  diantaranya  deteksi  penggunaan  helm  pada  pengendara  sepeda  motor  dengan  menggunakan  pengolahan  citra digital.  Beberapa  penelitian  terdahulu  pada  kasus  tersebut  mengalami  kendala  seperti  tumpang  tindih  citra  dalam  proses identifikasi.  Penelitian  ini  bertujuan  mengembangkan  metode  deteksi  yang  berfokus  pada  tahap  segmentasi  untuk menghasilkan citra segmentasi yang lebih baik. Metode yang digunakan pada penelitian ini yaitu Automatic RoI dan Active Contour pada tahap segmentasi yang kemudian diklasifikasikan dengan menggunakan Multilayer Perceptron classifier. Hasil yang diperoleh memberikan nilai akurasi sebesar 72,97 %, sensitivitas sebesar 76,19 % dan spesifisitas sebesar 68,75 %.
Kata Kunci  RoI Otomatis, Pengkonturan Aktif, Segmentasi, Deteksi, Multilayer Perceptron (MLP), Helm.
Abstract − Based  on  data  from  the  Central  Statistics Agency,  motorcycle  accidents  are  the  most  common accidents  and  many contribute to the death rate in traffic accidents. Some cases of deaths in motorcycle accidents are caused by riders not wear ing helmets. Monitoring via CCTV video has been done but it takes a long time so we need another solution to be more effective. Some techniques have been carried out including detection of the use of helmets on motorcyclists by using digital image processing. Some previous studies on these cases experienced obstacles such as overlapping images in the identification process. This study aims to develop a detection method that focuses on the segmentation stage to produce a better segmentation image. The method used in this study  is  Automatic  RoI and  Active  Contour at the  segmentation stage  which  is  then  classified  using the Multilayer  Perceptron classifier. The results obtained give an accuracy value of 72.97%, a sensitivity of 76.19% and a specificity of 68.75%.
Keywords – Automatic RoI, Active Contour, Segmentation, Detection, Multilayer Perceptron, Helmet.

## I. PENDAHULUAN
Lalu  lintas  merupakan  hal  penting  yang  harus diperhatikan  dan  mendapat  pembinaan  dari  Pemerintah sehingga dapat  mewujudkan  lalu  lintas  yang aman, tertib, lancar  dan  nyaman.  Aspek  pembinaan  bertujuan  untuk menjaga keamanan, keselamatan dan kelancaran lalu lintas. Meskipun  aspek  pembinaan  lalu  lintas  telah  ditetapkan, beberapa  masalah  lalu  lintas  tidak  bisa  dihindari  salah satunya  adalah  kecelakaan  lalu  lintas.  Berdasarkan  data yang  diperoleh  dari  Badan  Pusat  Statistik  [1]  kasus kecelakaan  lalu  lintas di Indonesia pada tahun 2014-2017 ada  dalam  kisaran  100  ribu  kasus  kecelakaan.  Jumlah kecelakaan kembali meningkat pada tahun 2018, seperti di Jakarta  sendiri  kasus  kecelakaan  lalu  lintas  pada  periode Januari  sampai  November  2018  mengalami  peningkatan sebanyak 260 kasus  [2].  Kecelakaan terhadap pengendara sepeda  motor  merupakan  kecelakaan  yang  paling  sering terjadi  pada  kasus  kecelakaan  lalu  lintas  [1].  Pelanggaran lalu lintas seperti tidak menggunakan helm saat berkendara menjadi penyebab utama kematian pada kasus kecelakaan pada pengendara sepeda motor [3].
Kelalaian tersebut menjadi penyebab utama yang akan mengancam  keselamatan  pengendara  sepeda  motor. Beberapa upaya dilakukan oleh satuan polisi lalu lintas dan dinas  perhubungan  dalam  pemantauan  kelengkapan berkendara khususnya penggunaan helm. Salah satu upaya
yang  telah  dilakukan  adalah  pemantauan  melalui  kamera CCTV  yang  terpasang  pada  beberapa  sudut  lampu  lalu lintas.  Pemasangan  CCTV  pemantau  menjadi  solusi  yang bisa dikembangkan dan membantu polisi lalu lintas dalam mengidentifikasi  pelanggaran  lalu  lintas,  namun  secara teknis  video  rekaman  CCTV  harus  diamati  kembali  oleh pihak  yang  memiliki  tanggung  jawab  dalam  pemantauan pelanggaran lalu lintas.
Dengan  perkembangan  di  bidang  ilmu  teknologi informasi  bisa  dimanfaatkan  sebagai  salah  satu  media inovasi untuk mempermudah kegiatan yang dilakukan pada pemantauan  pelanggaran  lalu  lintas.  Hasil  video  rekaman kamera  CCTV  bisa  dibagi  kedalam  beberapa frame dan menghasilkan citra dua dimensi untuk dianalisis. Salah satu teknik  yang  sering  digunakan  pada  analisis  citra  dua dimensi  adalah  pengolahan  citra  digital.  Pengolahan  citra digital  merupakan  salah  satu  teknologi  penyelesaian masalah dengan pemrosesan yang dilakukan terhadap suatu citra.
Sebelum menghasilkan sebuah produk ipteks yang bisa diterapkan,  perlu  dilakukan  beberapa  analisis  kinerja  dari algoritme  yang  akan  digunakan  dalam  pengembangan produk.  Tahap  awal  yang  bisa  dilakukan  adalah  melatih algoritme untuk mengenali karakteristik dari objek (helm) dan memiliki kemampuan yang baik dalam pendeteksiannya. Oleh karena itu, pada penelitian ini akan dilakukan penerapan algoritme dalam deteksi penggunaan helm pada citra pengendara sepeda motor. Pada penelitian
JISA (Jurnal Informatika dan Sains) (e-ISSN: 2614-8404) is published by Program Studi Teknik Informatika, Universitas Trilogi under Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
ini  akan  diterapkan  metode RoI otomatis  pada  proses deteksi dan dikombinasikan dengan metode active contour . Setelah  itu  pada  tahap  klasifikasi  akan  digunakan Multilayer  Perceptron  classifier merupakan  salah  satu metode populer yang dalam cara kerjanya memperkirakan hubungan  antar  keanggotaan  kelas  dengan  atribut  dari objek. Selain itu MLP juga lebih reliable terhadap noise .

## II. TINJAUAN PUSTAKA
Beberapa  penelitian  telah  dilakukan  untuk  deteksi penggunaan  helm  pada  pengendara  sepeda  motor diantaranya  adalah  penelitian  yang  dilakukan  oleh Romuere,  dkk  [4].  Pada  penelitiannya  Romuere,  dkk menggunakan teknik Wavelet Transform pada segmentasi kendaraan  dan  dilanjutkan  deteksi  helm  menggunakan Circular  Hough  Transform (CHT)  yang  dikombinasikan dengan Histogram  of  Oriented  Gradients (HOG).  Pada tahap klasifikasi digunakan Multilayer Perceptron (MLP) classifier dan  memberikan  hasil  akurasi  sebesar  97,78%. Pada  penelitian  yang  dilakukan  terdapat  kendala  apabila citra yang diolah memiliki kualitas yang rendah.
Dharma,  dkk  [5]  melakukan  pengembangan  sistem deteksi pengendara sepeda motor yang tidak menggunakan helm.  Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Dharma,  dkk menggunakan  algoritme Convolutional  Neural  Networks (CNN)  dengan  hasil  akurasi  yang  cukup  baik.  Kendala yang  dialami  adalah  ketika  pengendara  sepeda  motor menggunakan  topi  dan  ketika  pengendara  sepeda  motor berboncengan,  tetapi  salah  satu  pengendara  tidak menggunakan helm.
Hao, dkk [6] melakukan identifikasi penggunaan helm dengan  metode Convolutional  Neural  Networks (CNN). Namun,  penelitian  yang  telah  dilakukan  mengalami kendala  ketika  pengendara  motor  saling  berdekatan  satu sama  lain  sehingga  mengakibatkan  terjadinya  tumpang tindih  pada  citra  yang  akan  diidentifikasi.  Selanjutnya penelitian  Yogiraj,  dkk  [7]  juga  memanfaatkan  kinerja Convolutional  Neural  Networks (CNN)  pada  klasifikasi kendaraan  dan  helm.  Hasil  yang  diperoleh  dari  penelitian yang telah dilakukan oleh Yogiraj, dkk yaitu tingkat akurasi sebesar 98,72%.
Berdasarkan  beberapa  penelitian  terdahulu  yang  telah dilakukan,  maka  pada  penelitian  ini  dilakukan  deteksi penggunaan  helm  pada  pengendara  sepeda  motor  dengan fokus penelitian pada tahap segmentasi menggunakan RoI otomatis  dan active  contour .  Dimana  tahap  segmentasi merupakan  tahap  yang  cukup  penting  pada  pengolahan citra digital, karena hasil yang baik pada segmentasi akan berpengaruh pada tahap-tahap berikutnya.

## III. METODOLOGI PENELITIAN
Terdapat  delapan tahapan dalam  metode penelitian  ini secara umum yaitu akuisisi citra, object detection , Region of  Interest ,  segmentasi,  ekstraksi  fitur,  seleksi  fitur, klasifikasi  dan  evaluasi.  Tahap  penelitian  secara  umum dapat dilihat pada Gambar 1 yang akan dijelaskan pada sub- bab berikutnya :

## Gambar. 1 Alur Metode Penelitian

## A. Akuisisi Citra
Berdasarkan  alur  metode  usulan  yang  telah  disusun, tahap  pertama  yang  akan  dilakukan  pada  penelitian  ini adalah akuisisi citra. Tahap akuisisi citra merupakan tahap pengambilan  data  penelitian.  Data  yang  akan  digunakan pada  penelitian  ini  berupa  data  citra  pengendara  sepeda motor  baik  yang  menggunakan  helm  maupun  yang  tidak menggunakan  helm.  Alur  tahap  akuisisi  citra  ditunjukkan pada Gambar 2 berikut ini.

## Gambar. 2 Alur Tahap Akuisisi Citra
Berdasarkan  Gambar  2  dapat  dilihat  bahwa  proses akuisisi  citra  dilakukan  pada  citra  hasil  pemangkasan terhadap  video  CCTV.  Hal  tersebut  dilakukan  agar peningkatan  kinerja  algoritme  bisa  lebih  dimaksimalkan dan menghasilkan metode yang efektif untuk deteksi pada citra  dengan  kualitas  rendah.  Setelah  citra  hasil  akuisisi diperoleh  selanjutnya  citra  mengalami  proses  pra- pengolahan.  Proses  pra-pengolahan  citra  bertujuan  untuk meningkatkan kualitas citra sehingga citra dengan kualitas rendah tetap bisa diolah dan memberikan hasil yang baik. Pada tahap pra-pengolahan dilakukan beberapa hal seperti penghilangan  derau  atau noise ,  peningkatan  kualitas  citra dan peregangan kontras.

## B. Object Detection
Tahap  yang  kedua  pada  penelitian  ini  yaitu  tahap deteksi  objek  ( object  detection ),  citra  hasil  akuisisi mengandung  beberapa  objek  seperti  kendaraan  selain sepeda  motor,  pepohonan,  jalan  raya  dan  sebagainya. Deteksi  objek  bertujuan  untuk  memfokuskan  kinerja algoritme  dalam  menentukan  objek  utama  yang  akan diekstraksi yaitu pengendara sepeda motor sehingga objek yang  terdeteksi  hanya  objek  pengendara  sepeda  motor. Berikut  ini  merupakan  ilustrasi  tahap  deteksi  objek  yang ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar. 3 Ilustrasi Tahap Object Detection Berdasarkan  Gambar  3  dapat  dilihat  bahwa  tahap deteksi  objek  nantinya  berfungsi  untuk  memfokuskan
JISA (Jurnal Informatika dan Sains) (e-ISSN: 2614-8404) is published by Program Studi Teknik Informatika, Universitas Trilogi under Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
proses deteksi terhadap citra pengendara sepeda motor saja. Untuk  objek  lain  yang  tidak  memiliki  unsur  citra  sepeda motor akan dihilangkan.

## C. Region of Interest
Tahap  selanjutnya  yaitu Region  of  Interest ,  tahap  ini merupakan tahap pemangkasan  citra dengan tujuan untuk menghilangkan  objek-objek  yang  tidak  dibutuhkan (artefak)  dalam  pengolahan  citra.  RoI  dapat  dilakukan dengan  cara croping manual  maupun  otomatis.  Pada penelitian  ini  RoI  akan  dilakukan  dengan  otomatis berdasarkan tahap sebelumnya yaitu deteksi objek. Ilustrasi RoI ditunjukkan pada Gambar 4 berikut ini.

## Gambar. 4 Ilustrasi Tahap RoI
Dapat  dilihat  pada  Gambar  4  bahwa  objek  yang  telah terdeteksi pada tahap sebelumnya berada dalam bounding box kemudian tiap objek yang berada dalam bounding box akan  terpangkas  secara  otomatis  menjadi  citra  baru  hasil RoI.  Citra  hasil  RoI  hanya  berupa  citra  bagian  atas  dari pengendara  sepeda  motor.  Citra  hasil  RoI  ini  yang  akan digunakan pada tahap berikutnya.

## D. Segmentasi
Tahap  selanjutnya  yaitu  tahap  segmentasi,  umumnya tahapan  ini  disebut  sebagai  tahap  segmentasi  objek  atau tahap memisahkan objek dengan latar belakang. Pada tahap ini  citra  yang  semula  berwarna  (RGB)  diubah  kedalam bentuk  biner  untuk  memudahkan  tahap  ekstraksi  fitur. Objek  yang  telah  terekstrak  pada  tahap  sebelumnya mengalami proses pengikisan latar belakang dengan teknik active contour sampai tersegmentasi dengan baik.
Active contour merupakan metode yang menggunakan prinsip  energi minimizing yang  mendeteksi  fitur  tertentu dalam  citra,  merupakan  kurva  ( surface /permukaan) fleksibel  yang  dapat  beradaptasi  secara  dinamik  menuju edge (batas tepi) yang diinginkan atau objek di dalam citra (dapat digunakan untuk segmentasi objek secara otomatis) [8]. Teknik active contour efektif untuk segmentasi objek yang  mementingkan  fitur  bentuk,  alasan  itulah  yang menjadi  dasar  pemilihan  teknik active  contour pada segmentasi  dipenelitian  ini.  Selanjutnya  akan  dilakukan proses  morfologi  terhadap  citra  hasil  segmentasi  dengan active  contour. Morfologi  merupakan  cara  untuk menganalisa  atau  mendeskripsikan  bentuk  objek  digital. Khusus  pada  operasi  morfologi,  kernel  lebih  dikenal dengan  istilah structuring  elements (SE) [9] . Penggunaan operasi  morfologi  bertujuan  untuk  memperhalus  tepi  dari objek yang tersegmentasi.

## E. Ekstraksi Fitur
Pada  tahap  selanjutnya  dilakukan  ekstraksi  fitur  dari citra  hasil  segmentasi  untuk  mendapatkan  ciri  atau  fitur yang  ada  pada  citra.  Pada  tahap  ekstraksi  fitur  dilakukan dengan  menghitung  fitur  statistik  dari  objek  helm. Beberapa  fitur  tersebut  akan  dianalisis  untuk  mengetahui
fitur  mana  yang  paling  berpengaruh  dan  memberikan  ciri utama dari objek helm. Fitur yang paling menggambarkan objek  itulah  yang  akan  akan  dijadikan  fitur  utama  untuk mendefinisikan objek helm.

## F. Seleksi Fitur
Fitur  hasil  ekstraksi  kemudian  dianalisis  dalam  tahap seleksi  fitur  untuk  mengetahui  fitur  mana  yang  paling berpengaruh dan  memberikan ciri utama dari objek helm. Fitur  yang  paling  menggambarkan  objek  itulah  yang dijadikan  fitur  utama  untuk  mendefinisikan  objek  helm. Pada  tahap  ini  proses  seleksi  fitur  dengan  menggunakan Gain  Ratio .  Semakin  besar  informasi  gain,  menunjukkan semakin  besar  suatu  fitur  memiliki  peranan  dalam menentukan  keluaran,  dalam  hal  ini  konklusi class  data [10].

## G. Klasifikasi
Setelah  fitur  dari  objek  helm  diperoleh,  selanjutnya dilakukan  proses  klasifikasi  dengan  menggunakan algoritme Multilayer  Perceptron (MLP).  Klasifikasi bertujuan  untuk  memisahkan  objek  kedalam  dua  kelas yaitu  “dengan  helm”  dan  “tanpa  helm”.  Pemilihan algoritme  yang  akan  digunakan  pada  tahap  klasifikasi memiliki  alasan-alasan  tersendiri.  Pemilihan  metode Multilayer Perceptron (MLP) dikarenakan dapat mengatasi permasalahan non-linear, sehingga cocok diterapkan pada permasalahan di dunia nyata yang bersifat kompleks. Pada proses klasifikasi, tool yang digunakan adalah WEKA dan klasifikasi  dilakukan  dengan  menggunakan  data  yang diacak sebesar 66 % precentage split.

## H. Evaluasi
Klasifikasi  biasanya  dievaluasi  menggunakan  tiga parameter yaitu akurasi, sensitivitas dan spesifisitas dengan alasan  sebagai  berikut.  Akurasi  menunjukkan  persentase keberhasilan  suatu  metode  dalam  pemilihan  kelas  semua data  sesuai  keadaan  aslinya.  Dapat  dikatakan  akurasi merupakan  generalisasi  kinerja  metode  klasifikasi  secara keseluruhan, namun akurasi saja tidak cukup. Dari sekian banyak  data  yang  diklasifikasikan,  diperlukan  parameter seberapa banyak metode dapat mengenali data yang benar dari kelas yang ingin dikenali (kasus positif). Hal ini dapat ditunjukkan menggunakan parameter sensitivitas. Sedangkan, untuk mengetahui seberapa banyak data yang benar  dikenali  dan  bukan  merupakan  bagian  suatu  kelas (kasus  negatif),  dapat  digunakan  spesifisitas.  Ketiga parameter  ini  esensial  dalam  evaluasi  klasifikasi, penggunaan  satu  parameter  saja  tidak  akan  cukup. Penghitungan  nilai  akurasi,  sensitivitas  dan  spesifisitas dapat dirumuskan pada Persamaan (1-3).
fn tn fp tp tn tp akurasi      (1)
fn tp tp as sensitivit   (2)
fp tn tn as spesifisit   (3)
dimana :
tp  =  jumlah  data  yang  benar  dikenali  pada  kelas  tertentu
( true positive )
tn = jumlah data yang benar dikenali bukan sebagai kelas tersebut ( true negative )
JISA (Jurnal Informatika dan Sains) (e-ISSN: 2614-8404) is published by Program Studi Teknik Informatika, Universitas Trilogi under Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
fp = jumlah data yang salah dikenali sebagai kelas tertentu ( false positive ) fn =  jumlah data yang salah dikenali  bukan sebagai kelas tersebut ( false negative )

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Akuisisi Citra
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  akuisisi  citra  atau pengambilan data citra dari sumber yang digunakan. Data yang  digunakan  pada  penelitian  ini  merupakan  citra  hasil digitalisasi  terhadap  video  CCTV.  Data  didapatkan  dari Kaggle  Datasets dengan  kategori  dataset vehicles-nepal image .  Pada  tahap  ini  juga  dilakukan  proses  pra- pengolahan untuk menghasilkan citra yang lebih baik agar lebih mudah diolah pada tahap selanjutnya. Gambaran data hasil akuisisi ditunjukkan pada Gambar 5 di bawah ini.
Gambar. 5 Data Hasil Akuisisi
Total keseluruhan data yang diperoleh berjumlah 1000 data yang terdiri dari berbagai jenis kendaraan, sedangkan untuk  penelitian  ini  berfokus  pada  pengendara  sepeda motor  sehingga  pada  tahap  berikutnya  dilakukan  deteksi objek  untuk  memfokuskan  penelitian  terhadap  objek sepeda motor.

## B. Object Detection
Tahap berikutnya yaitu tahap deteksi objek, pada tahap ini dilakukan pemisahan terhadap citra hasil akuisisi. Data hasil  akuisi  yang  semula  terdiri  dari  citra  berbagai kendaraan  kemudian  dideteksi  sehingga  citra  yang  akan digunakan  pada  tahap  berikutnya  hanya  citra  pengendara sepeda motor. Citra hasil tahap deteksi objek dapat dilihat pada Gambar 6 berikut ini.
Gambar. 6 Citra Hasil Deteksi Objek
Citra hasil deteksi objek menghasilkan data pengendara sepeda motor, dari data awal yang berjumlah 1000 menjadi 110 data.

## C. Region of Interest
Pada  tahap  ini  merupakan  tahap  pengambilan  objek yang  memiliki  informasi  dengan  pemangkasan  citra  yang bertujuan  untuk  menghilangkan  objek-objek  yang  tidak dibutuhkan  (artefak)  dalam  pengolahan  citra.  RoI  pada penelitian ini dilakukan dengan otomatis berdasarkan tahap sebelumnya  yaitu  deteksi  objek.  Salah  satu  contoh  hasil objek  sebelum  dan  sesudah  mengalami  RoI  ditunjukkan pada Gambar 7 berikut ini.
(a) (b)
Gambar. 7 Citra Hasil Deteksi (a) dan Citra Hasil RoI (b)
Berdasarkan  Gambar  7  dapat  dilihat  bahwa  citra  hasil RoI  lebih  berfokus  pada  badan  bagian  tengah  ke  atas, beberapa  citra  bahkan  langsung  fokus  ke  bagian  kepala. Hasil  RoI  selanjutnya  digunakan  pada  tahap  berikutnya yaitu segmentasi.

## D. Segmentasi
Pada  tahap  ini  dilakukan  segmentasi  objek  terhadap citra hasil RoI dengan menggunakan teknik active contour . Teknik ini digunakan untuk memperoleh hasil segmentasi terbaik  dengan  pengkonturan  aktif  berdasarkan  jumlah iterasi  yang  ditentukan.  Hasil  segmentasi  dengan menggunakan  teknik active  contour dapat  dilihat  pada Gambar 8.
(a)
(b)
Gambar. 8 Citra Hasil RoI (a) dan Citra Hasil Active Contour (b)
Berdasarkan  Gambar  8  dapat  dilihat  bahwa  hasil segmentasi  dengan  menggunakan  teknik active  contour masih  mengandung  beberapa  objek  yang  kurang diperlukan.  Sehingga  pada  tahap  segmentasi  ini  akan dilakukan operasi morfologi opening untuk menghaluskan hasil  sebelumnya.  Hasil  dari  operasi  morfologi opening dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar. 9 Citra Hasil Morfologi Opening
Berdasarkan  Gambar  9  dapat  dilihat  bahwa  hasil segmentasi setelah mengalami operasi morfologi
JISA (Jurnal Informatika dan Sains) (e-ISSN: 2614-8404) is published by Program Studi Teknik Informatika, Universitas Trilogi under Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
memberikan  hasil  yang  lebih  baik  jika  dibandingkan dengan hasil sebelumnya.

## E. Ekstraksi Fitur
Setelah  objek  hasil  segmentasi  diperoleh  tahap selanjutnya adalah mengekstraksi fitur yang terkandung di dalamnya. Untuk kasus ini digunakan fitur tekstur berbasis statistik orde satu (histogram) yang ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Jumlah dan Kode Masing-masing Fitur
No Fitur Tekstur orde pertama
1. Rerata (TM)
2. Standar Deviasi (TD)
3. Entropi (TE1)
4. Skewness (TS)
5. Kurtosis (TK1)
Berdasarkan Tabel 1 dapat dilihat bahwa pada ekstraksi fitur  tekstur  orde  satu  terdiri  atas  lima  fitur  yaitu mean , standar  deviasi,  entropi, skewness dan  kurtosis.  Seluruh fitur  tersebut  digunakan  pada  proses  klasifikasi  untuk memisahkan  citra  pengendara  sepeda  motor  yang menggunakan  helm  dan  yang  tidak  menggunakan  helm. Sampel fitur yang diperoleh pada penelitian ini ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Sampel Fitur Hasil Ekstraksi TM TD TE TS TK Kelas 141,470 126,070 1,810 -0,220 1,050 Helm 73,072 114,390 1,810 0,944 1,895 TanpaHelm 27,079 77,769 1,075 2,565 7,591 Helm 65,563 110,650 1,674 1,114 2,244 Helm 95,611 122,580 1,927 0,516 1,269 TanpaHelm 93,640 122,070 1,901 0,550 1,306 TanpaHelm 61,180 108,000 1,670 1,219 2,489 Helm 51,579 101,640 1,515 1,483 3,204 Helm 84,077 119,140 1,762 0,725 1,528 Helm 134,420 126,670 1,813 -0,108 1,013 TanpaHelm 59,918 107,200 1,681 1,248 2,562 Helm : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 98,455 123,340 1,962 0,468 1,221 Helm 138,030 126,320 1,912 -0,165 1,029 TanpaHelm 84,092 119,050 1,838 0,724 1,527 Helm 106,530 124,970 1,917 0,333 1,113 Helm 98,671 123,330 1,941 0,464 1,217 TanpaHelm 90,032 121,090 1,837 0,616 1,382 TanpaHelm 113,200 125,850 1,990 0,226 1,053 TanpaHelm

## F. Seleksi Fitur
Hasil  ekstraksi  fitur  yang  telah  diperoleh  pada  tahap sebelumnya kemudian mengalami proses seleksi, tahap ini bertujuan untuk melihat pengaruh antara kelima fitur yang digunakan pada pendefinisian kelas.  Kelima  fitur tersebut
diseleksi  dengan  menggunakan Gain  Ratio . Gain  Ratio merupakan  metode  seleksi  fitur  yang  menunjukkan semakin besar informasi gain yang terkandung pada suatu fitur  maka  fitur  tersebut  memiliki  peranan  dalam menentukan  keluaran.  Pada  seleksi  fitur,  digunakan tools Weka  untuk  mengetahui  hasil  fitur  yang  paling berpengaruh  terhadap  masing-masing  kelas.  Hasil  seleksi fitur  dengan  menggunakan tools Weka  dapat  dilihat  pada Gambar 10 berikut ini.
Gambar. 10 Hasil Seleksi Fitur Menggunakan Gain Ratio
Berdasarkan  Gambar  10  dapat  dilihat  bahwa  hasil seleksi  dengan  menggunakan Gain  Ratio menunjukkan bahwa  diantara  kelima  fitur,  fitur mean dan skewness merupakan  fitur  yang  paling  berpengaruh  terhadap  kelas. Sehingga  penggunaan  fitur mean dan skewness akan memberikan hasil yang lebih optimal daripada penggunaan kelima fitur sebelumnya.

## G. Klasifikasi
Hasil fitur yang diperoleh pada tahap ekstraksi fitur dan seleksi  fitur  selanjutnya  digunakan  pada  tahap  ini. Proses klasifikasi  dilakukan  dengan  dengan  menggunakan pembagian  pengacakan  sebesar  66  %. Proses  pengacakan dilakukan  agar  kondisi  kedua  kelompok  data  tersebut merepresentasikan keadaan sebenarnya. Proses klasifikasi ini  menggunakan Multilayer  Perceptron  classifier yang merupakan  algoritme  yang  cocok  digunakan  pada permasalahan didunia nyata yang bersifat kompleks. Hasil klasifikasi yang diperoleh akan dijelaskan lebih detail pada sub bab evaluasi .

## H. Evaluasi
Untuk mengetahui kinerja algoritme pada penelitian ini dilakukan evaluasi terhadap classifier yang digunakan pada tahap klasifikasi dan ditunjukkan pada Tabel 3.

## Tabel 3. Hasil Evaluasi Klasifikasi
Akurasi Sensitivitas Spesifisitas Multilayer Perceptron Classifier 72,97 % 76,19 % 68,75 %
Berdasarkan  Tabel  3  dapat  dilihat  bahwa  algoritme MLP dengan 2 fitur yaitu mean dan skewness memberikan nilai  akurasi  sebesar  72,97  %  dimana  hal  tersebut menunjukkan  nilai keberhasilan  metode dalam  mengenali pengendara  sepeda  motor  yang  menggunakan  helm  dan yang  tidak  menggunakan  helm,  dan  sensitivitas  sebesar
JISA (Jurnal Informatika dan Sains) (e-ISSN: 2614-8404) is published by Program Studi Teknik Informatika, Universitas Trilogi under Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
76,19  %  yang  menunjukan  keberhasilan  metode  dalam mengenali kasus positif yaitu pengendara yang menggunakan  helm.  Serta  menghasilkan  nilai  spesifisitas sebesar  68,75  %  yang  menunjukkan  keberhasilan  metode dalam  mengenali  kasus  negatif  atau  pengendara  sepeda motor yang tidak menggunakan helm.
V. PENUTUP
Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh  pada  penelitian  ini, dapat  disimpulkan  bahwa  hasil  yang  diperoleh  masih kurang  optimal  khususnya  pada  keberhasilan  metode mengenali  kasus  negatif.  Beberapa  hal  menjadi  kendala pada  penelitian  ini  diantaranya  kualitas  citra  yang  rendah dan kesulitan metode mengenali perbedaan fitur pengguna helm  dengan  pengendara  yang  tidak  menggunakan  helm. Terlebih  jika  pengendara  yang  tidak  menggunakan  helm hanya salah satu dari 2 pengendara, dan posisi duduk yang cukup berdekatan dengan pengendara lain yang menggunakan helm.
Untuk  penelitian  selanjutnya  diharapkan  dapat menggunakan kombinasi fitur bentuk seperti area atau fitur lain yang lebih berpengaruh dari pada fitur yang digunakan pada penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] “Jumlah  Kecelakaan,  Koban  Mati,  Luka  Berat, Luka  Ringan,  dan  Kerugian  Materi  yang  Diderita Tahun  1992-2017,” Badan  Pusat  Statistik ,  2017. [Online].
Available:
https://www.bps.go.id/linkTableDinamis/view/id/ 1134.
[2] D.  P.  Kesuma,  “Polisi  Akui  Angka  Kecelakaan Lalu  Lintas  Sepanjang  2018  Cenderung  Naik,” Jakarta, 2018.
[3] Mufrod,  “5  Ribu  Pengendara  Motor  Tewas  Tak Gunakan  Helm,  Masih  Mau  Nekat?,”  Jakarta, 2018.
[4] R. Silva, K. Aires, T. Santos, K. Abdala, R. Veras, and  A.  Soares,  “Automatic  detection  of motorcyclists  without  helmet,” 2013  XXXIX  Lat. Am. Comput. Conf. , pp. 1–7, 2013.
[5] D.  R.  Kc,  A.  Chairat,  V. Timtong,  M.  N.  Dailey, and  M.  Ekpanyapong,  “Helmet  Violation Processing Using Deep Learning,” pp. 3–6, 2018.
[6] H.  Wu  and  J.  Zhao, Automated  visual  helmet identification based on deep convolutional neural networks , vol. 44, no. 2012. Elsevier Masson SAS, 2018.
[7] Y. Kulkarni, S. Bokdhe, A. Kamthe, and A. Patil,
“Automatic  Number  Plate  Recognition  for Motorcyclists Riding Without Helmet,”
Proceeding  2018  IEEE  Int.  Conf.  Curr.  Trends
Towar. Converging Technol. , pp. 1–6, 2018.
[8] Nurpadmi and K. E. Purnama, “Segmentasi tulang pada  citra  ct  menggunakan  active  contour,” Ind. Electron. Semin. , pp. 1–6, 2010.
[9] D.  Putra, Pengolahan  Citra  Digital ,  1st  ed. Yogyakarta: Penerbit Andi, 2010.
[10] F.  T.  Anggraeny  and  M.  Widyasri,  “Klasifikasi Voting  ANN  PSO  Biclass  dengan  Seleksi  Fitur
Gain  Ratio,” Smntf-Upn  Veteran  Jatim ,  pp.  3–8, 2013.